在劳动力管理方面，人工智能是一种已经在所有类型的公司、所有行业中常规部署的工具，因为企业希望提高运营效率和灵活性，同时让员工从单调、低价值的工作中解放出来，使他们能够专注于客户服务和创收活动。
无论是声称能够轻松筛选简历的强大算法，以使招聘团队能够专注于最合适的候选人，自动安排跨多个角色类型、部门甚至门店的轮换;甚至预测工具声称可以根据人流和客户购买模式预测所需的人员配置水平，人工智能驱动的工具和技术现在拥有一系列令人眼花缭乱的功能。
因此，对于那些希望提高效率、降低成本和提高员工参与度的繁忙组织来说，不难发现人工智能在零售劳动力管理领域的吸引力。这些尖端的创新承诺了一系列的解决方案，这些解决方案毕竟是不容忽视的。一项针对34000名员工的全球调查发现，三分之二(64%)的员工表示，由于人工智能的引入，他们的压力水平降低了，工作量也更加可控。
但是，尽管这可能很诱人，但重要的是，企业不要盲目行事，因为实施不善的解决方案可能会产生令人难以置信的破坏性。
劳动力管理工具的这些发展越来越多地意味着，我们正在将一个复杂的业务关键型系统的责任移交给另一个系统。很少有行业的风险高于零售业，零售业的劳动力将多种职能、计划和需求结合在一起。但这也使得零售公司比以往任何时候都更需要测试他们所依赖的软件的紧急行为。或者，简而言之，测试这些工具以确保它们提供真正的业务价值，而不是简单地制造中断。
当然，多年来，挑战一直是依赖“旧”的测试方法。很多时候，组织都依赖于手工测试人员，迫使他们在质量、成本和时间之间做出妥协。测试速度快，成本低，质量低。如果你以低成本投资于高质量的产品，它会消耗你数小时的时间。更不用说对“人民力量”的巨大依赖了。
事实上，这种测试方法的缺点几乎不胜枚举。
- 创建花费大量时间和金钱的回归测试脚本
- 工作的重复性，这意味着经常犯错误，也常常被忽视
- 资源有限，这意味着修复无法与测试同步实施-增加了更多的时间和重复过程
- 由于一次可以执行的场景或事务数量较少，无法提供足够的规模或启用负载测试
如此重要的一项工作耗费了如此多的体力劳动，甚至无法保证最终结果的准确性，这让许多零售商多年来一直迫切需要一个解决方案。
谢天谢地，尽管人工智能创造了挑战，但它也提出了解决方案。特别是，通过使用自动化软件测试，可以大大减少所需的时间和精力，同时显著提高质量。
在当今快节奏的软件测试行业中，在不影响质量的情况下更快更好地测试和交付应用程序的需求对于任何组织的成功都至关重要。公司需要快速推出他们的产品和软件更新，但仍要保持卓越的质量。自动化优先的方法使他们能够减少测试时间，从而缩短上市时间，同时保持资源可用性并降低客户成本。
这就是为什么在许多行业，自动化测试已经是默认选项。但在零售业，技术和系统的复杂性，以及劳动力管理解决方案以人为中心的本质，意味着其采用速度要慢得多。
不过，这种情况可能即将改变。可以利用推动劳动力管理革命的相同新发展，创建反映零售业特殊需求的自动化测试。这意味着使用RPA流程，使我们能够将每次测试所需的时间减少400-500倍。同时，大量增加重复性。
这些是目前可供小型企业使用的最好的免费软件。
加强测试
这种方法可以在一分钟内对自动化的劳动力计划执行大约35项测试，并进行完整的端到端验证(包括轮班、打卡、休假和时间表)。使用手动场景测试仪，同样的过程可能需要花费他们几天时间。事实上，使用同样的方法，一夜之间就可以自动化一组涉及1000个测试场景的脚本。手动操作需要六周时间。
这不仅仅是速度的问题。这种方法还提供了坚定不移的准确性，部署了底层技术，并能够跨广泛的劳动力管理活动进行测试。它允许开发人员、业务用户和利益相关者在软件SDLC过程中更快更早地识别和解决缺陷，并基于实时数据做出决策。
对于任何希望快速准确地验证配置更改或新解决方案部署有效性的组织来说，这一过程的缩短是非常宝贵的，因为零售商需要快速获得产品和软件更新，但仍然具有优异的质量和无与伦比的透明度。。自动化优先的方法可以减少测试时间，从而缩短部署时间，同时保持可用资源。从本质上说，测试策略规划、全面的文档和广泛的自动化测试可以最大限度地减少延迟、降低成本并更快地解决问题。
现实情况是，随着员工管理软件变得更加创新、自动化和数据驱动，这些解决方案的测试也需要加快速度，提供同等的速度、准确性和严谨性。到目前为止，零售业劳动力的内在复杂性使得这一目标难以实现。这不仅是现在可能的，而且这种“新”的测试方法更高效、更具成本效益和更高的质量。
